import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'C:\Users\wangkejun\Desktop\1.xls')

# 提取一一对应的数据
sku_list = []
channel_list = []

for sku, channel in zip(df['XXX'], df['XXXX']):
    if pd.isna(channel):  # 判断是否为缺失值
        continue  # 是缺失值则跳过该行数据

    if ',' in str(sku):  # 将sku转换为字符串类型
        sku_items = str(sku).split(',')
        channel_items = channel.split(',')

        # 处理长度不一致的情况
        min_len = min(len(sku_items), len(channel_items))
        sku_list.extend(sku_items[:min_len])
        channel_list.extend(channel_items[:min_len])

# 创建新的DataFrame
new_df = pd.DataFrame({
    'XXX': sku_list,
    'XXXX': channel_list
})

new_df.to_excel(r'C:\Users\wangkejun\Desktop\1.xlsx')

原数据 

结果 

• 使用zip()函数将两列数据进行逐行遍历，sku和channel分别对应每一行的"XXXX"和"XXXX"；
• 判断channel是否为缺失值，如果是则跳过该行数据，不做处理；
• 如果sku中包含逗号（,），则说明一个发货单中有多个产品，需要将sku和channel分别按照逗号进行拆分；
• 处理长度不一致的情况，将sku和channel的长度取最小值，只保留相同数量的数据，并将其分别存入sku_list和channel_list中。